LlamaIndex を使って Python でOkta データに自然言語でクエリを実行する方法

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist
Python で LlamaIndex を使用してリアルタイムのOkta のデータに自然言語でクエリを実行。

CData Python Connector for Okta を使用して、Okta からリアルタイムデータへのクエリを開始しましょう。LlamaIndex と AI の力を活用して、複雑な SQL クエリを書くことなく、シンプルな自然言語でインサイトを取得できます。意思決定を強化するリアルタイムデータアクセスのメリットを享受しながら、既存の Python アプリケーションと簡単に統合できます。

CData Python Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理により、Python でリアルタイムのOkta のデータを操作する際に比類のないパフォーマンスを提供します。Python から複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルターや集計などのサポートされた SQL 操作を直接 Okta にプッシュし、埋め込み SQL エンジンを使用してサポートされていない操作（多くの場合 SQL 関数や JOIN 操作）をクライアント側で処理します。

トレンド分析、レポート作成、データの可視化など、CData Python Connector を使用すれば、リアルタイムのデータソースの可能性を最大限に活用できます。

概要

LlamaIndex を使用して、CData Python Connector forOkta のデータでリアルタイムデータにクエリを実行する方法の概要です：

  • ロギング、データベース接続、NLP に必要な Python、CData、LlamaIndex モジュールをインポートします。
  • アプリケーションからの API リクエストを認証するための OpenAI API キーを取得します。
  • CData Python Connector を使用してリアルタイムのOkta のデータに接続します。
  • OpenAI を初期化し、自然言語クエリを処理するための SQLDatabase と NLSQLTableQueryEngine のインスタンスを作成します。
  • クエリエンジンと特定のデータベースインスタンスを作成します。
  • 自然言語クエリ（例：「最も稼いでいる従業員は誰ですか？」）を実行して、データベースから構造化されたレスポンスを取得します。
  • 取得したデータを分析してインサイトを得て、データドリブンな意思決定に役立てます。

必要なモジュールのインポート

CData、データベース接続、自然言語クエリに必要なモジュールをインポートします。

import os
import logging
import sys

# ロギングの設定
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO, force=True)
logging.getLogger().addHandler(logging.StreamHandler(stream=sys.stdout))

# CData と LlamaIndex に必要なモジュールをインポート
import cdata.okta as mod
from sqlalchemy import create_engine
from llama_index.core.query_engine import NLSQLTableQueryEngine
from llama_index.core import SQLDatabase
from llama_index.llms.openai import OpenAI

OpenAI API キーの設定

OpenAI の言語モデルを使用するには、API キーを環境変数として設定する必要があります。システムの環境変数で OpenAI API キーが利用可能であることを確認してください。

# 環境変数から OpenAI API キーを取得
OPENAI_API_KEY = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

''または、コード内で直接 API キーを追加することもできます（ただし、セキュリティリスクのため、本番環境ではこの方法は推奨されません）：''

# API キーを直接設定（本番使用には非推奨）
OPENAI_API_KEY = "your-api-key-here"

データベース接続の作成

次に、必要な接続プロパティを含む接続文字列を使用して、CData Connector で Okta への接続を確立します。

Okta に接続するには、Domain 接続文字列プロパティをお使いのOkta ドメインに設定します。 Okta はOAuth およびOAuthJWT 認証をサポートしています。

OAuth認証

OAuth で認証するには、AuthScheme をOAuth に設定する必要があります。また、カスタムOAuth アプリケーションを作成する必要があります。

カスタムOAuth アプリケーションの作成

Okta アカウントから：

  1. 管理者アカウントでOkta のデベロッパーエディションにサインインします。
  2. Admin Consoleで、Applications > Applications に移動します。
  3. Create App Integration をクリックします。
  4. Sign-in method は、OIDC - OpenID Connect を選択します。
  5. Application type は、Web Application を選択します。
  6. カスタムアプリケーションの名前を入力します。
  7. Grant TypeをAuthorization Code に設定します。トークンを自動的に更新したい場合は、Refresh Token もチェックしてください。
  8. コールバックURL を設定します。
    • デスクトップアプリケーションやヘッドレスマシンでは、http://localhost:33333 または任意の別のポート番号を使用します。ここで設定したURI が、CallbackURL プロパティになります。
    • Web アプリケーションの場合、コールバックURL を信頼できるリダイレクトURL に設定します。このURL は、アプリケーションへのアクセスが許可されたことを示すトークンを伴ってユーザーが戻ってくるWeb 上の場所です。
  9. Assignments セクションで、Limit access to selected groups を選択してグループを追加するか、グループの割り当ては一旦スキップします。
  10. OAuth アプリケーションを保存します。
  11. アプリケーションのGeneral タブに、アプリケーションのClient Id とClient Secret が表示されます。後で使用できるように、これらを記録してください。Client Id はOAuthClientId の設定に使用し、Client Secret はOAuthClientSecret の設定に使用します。
  12. Assignments タブを確認し、アプリケーションにアクセスする必要のあるすべてのユーザーがアプリケーションに割り当てられていることを確かめます。
  13. Okta API Scopes タブで、OAuth アプリケーションに付与するスコープを選択します。これらのスコープは、アプリが読み取り可能なデータを決定します。そのため、特定のビューに対するスコープを付与しないと、そのビューに対するクエリを実行する権限がドライバーに付与されません。各ビューに必要なスコープを確認するには、ヘルプドキュメントのデータモデル > ビュー のビュー固有のページを参照してください。

OAuth 認証の詳細や、OAuthJWT 認証については、ヘルプドキュメントを参照してください。

Okta への接続

# CData Python Connector for Okta を使用してデータベースエンジンを作成
engine = create_engine("cdata_okta_2:///?User=Domain=dev-44876464.okta.com;")

OpenAI インスタンスの初期化

OpenAI 言語モデルのインスタンスを作成します。ここで、temperature やモデルバージョンなどのパラメータを指定できます。

# OpenAI 言語モデルインスタンスを初期化
llm = OpenAI(temperature=0.0, model="gpt-3.5-turbo")

データベースとクエリエンジンの設定

SQL データベースとクエリエンジンを設定します。NLSQLTableQueryEngine を使用すると、SQL データベースに対して自然言語クエリを実行できます。

# SQL データベースインスタンスを作成
sql_db = SQLDatabase(engine)  # すべてのテーブルを含む

# 自然言語 SQL クエリ用のクエリエンジンを初期化
query_engine = NLSQLTableQueryEngine(sql_database=sql_db)

クエリの実行

これで、リアルタイムのデータソースに対して自然言語クエリを実行できます。この例では、最も稼いでいる従業員上位 2 名をクエリします。

# クエリ文字列を定義
query_str = "Who are the top earning employees?"

# クエリエンジンからレスポンスを取得
response = query_engine.query(query_str)

# レスポンスを出力
print(response)

CData Python Connector for Okta の無料 30 日間トライアルをダウンロードして、リアルタイムデータへのシームレスなクエリを始めましょう。自然言語処理の力を体験し、データから貴重なインサイトを引き出してください。

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